Proceedings of the Korean Statistical Society Conference (한국통계학회:학술대회논문집)

The Korean Statistical Society (한국통계학회)
권호 표지

데이터마이닝을 위한 혼합 데이터베이스에서의 속성선택

  • 차운옥 (한성대학교 공과대학 컴퓨터공학부) ;
  • 허문열 (성균관대학교 경제학부)
  • Published : 2003.05.23
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Abstract

데이터마이닝을 위한 대용량 데이터베이스를 축소시키는 방법 중에 속성선택 방법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 세 가지 속성선택 방법을 사용하여 조건속성 수를 60%이상 축소시켜 결정나무와 로지스틱 회귀모형에 적용시켜보고 이들의 효율을 비교해 본다. 세 가지 속성선택 방법은 MDI, 정보획득, ReliefF 방법이다. 결정나무 방법은 QUEST, CART, C4.5를 사용하였다. 속성선택 방법들의 분류 정확성은 UCI 데이터베이스에 주어진 Credit 승인 데이터베이스와 German Credit 데이터베이스를 사용하여 10층-교차확인 방법으로 평가하였다.

Keywords